🚀 MCP 服务器（Go语言实现）

MCP 服务器是一个基于 Go 语言的开源平台，它能帮助开发者快速构建智能对话系统。通过提供结构化接口和预训练模型，该平台简化了 AI 应用的开发流程。

🚀 快速开始

# 安装依赖
go get github.com/shaneholloman/mcp-server-go/...

# 启动服务器
go run main.go

✨ 主要特性

核心概念

资源（Resources）

资源是 MCP 服务器中最基础的概念，代表系统中的任何数据或内容。资源可以是文本、图像或其他媒体文件。MCP 支持以下几种资源类型：

• 文本资源：存储和管理文本内容。
• 图像资源：处理和存储图片文件。
• 模型资源：集成和部署机器学习模型。

提示（Prompts）

提示是用于指导大语言模型如何处理特定任务的模板。它们包含了对话流程、系统指令以及输入输出规范，帮助模型更高效地完成目标。

服务（Services）

服务是对一组功能的封装，负责实现具体业务逻辑。MCP 提供了丰富的默认服务，同时也允许开发者自定义扩展。

核心功能

资源管理

• 存储与检索：通过 URI 和 MIME 类型快速定位和获取所需资源。
• 版本控制：支持资源的历史版本管理，便于回溯和恢复。
• 安全策略：提供细粒度的权限控制，确保敏感数据的安全。

对话协议

MCP 定义了一套简洁高效的对话协议，规范了请求格式、响应结构以及错误处理机制。这使得不同系统间的交互更加统一和可靠。

模型集成

• 多模型支持：兼容主流的大语言模型，如 GPT 系列和其他开源模型。
• 动态加载：允许在运行时切换不同的模型，灵活应对各种应用场景。
• 性能优化：内置缓存机制和并行处理能力，提升整体运行效率。

使用场景

对话机器人

快速搭建智能客服、虚拟助手等应用，通过配置合适的提示和资源，实现高效的用户交互。

数据处理

利用 MCP 的资源管理和模型集成功能，构建自动化数据处理工作流，如文本分类、图像识别等任务。

智能系统

将 MCP 集成到现有的系统中，赋予其智能化能力。例如，自动文档生成、代码审查、系统监控等领域。

📚 详细文档

详细文档请参考 官方文档。

💻 使用示例

更多示例代码，请访问 examples/ 目录。

🔧 技术细节

开发准备

• Go 版本：1.23 或更高版本。
• 克隆仓库：git clone https://github.com/shaneholloman/mcp-server-go.git

提交代码

1. 创建新分支：

   git checkout -b my-branch
   

2. 添加更改并提交：

   git add . && git commit -m "My changes"
   

3. 推送到远程仓库：

   git push origin my-branch
   

问题反馈

如有任何疑问或建议，欢迎在 GitHub 上创建 Issue 或 Discussion。